ConvexGating apprende automaticamente e in modo interpretabile, mediante l’intelligenza artificiale, le strategie di separazione cellulare nella citometria a flusso. Il metodo è stato validato sperimentalmente nei sottotipi CD8+ e nelle cellule progenitrici del tessuto adiposo, e ha potuto essere applicato anche ai dati di Cytometry by Time of Flight e Cellular Indexing of Transcriptomes and Epitopes by Sequencing.
Perché è importante
L’importanza dello studio risiede non solo nell’automatizzazione del processo di gating, che stabilisce in base a quali criteri separare le cellule nella citometria a flusso, ma anche nel renderlo interpretabile. Questa caratteristica consente di valutare come siano state create le strategie ottenute da campioni diversi, in particolare dai sottotipi CD8+ e dalle cellule progenitrici del tessuto adiposo. La validazione sperimentale del metodo dimostra che l’approccio non rimane confinato al livello computazionale, mentre la sua applicazione a diversi tipi di dati single-cell indica che il campo di utilizzo non è limitato a un’unica piattaforma di misurazione. Tuttavia, la possibilità di adattarlo a diversi tipi di dati lascia aperta la questione se, su ogni piattaforma, si ottengano gli stessi risultati e lo stesso livello di facilità di interpretazione.